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Alpha Proof combina Inteligencia Artificial
Con
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Juan Carlos Gil continúa describiendo las aplicaciones de DeepMind, mencionando Alpha Proof y Alpha Evolve como sistemas que combinan diferentes tipos de inteligencia artificial.
…una librería que en el módulo de ordenación por lo visto no se tocaba desde hacía 10 años. Estaba todo resuelto hasta que la mejoró ligeramente AlphaDev con un algoritmo que para listas cortas es un 70% más eficaz en CPUs modernas que los mejores conocidos. Algunos otros más recientes como Alpha Proof y Alpha Evolve que combinan distintos sistemas de inteligencia artificial, no uno solo, incluyendo no solo los que he comentado antes sino también modelos de lenguaje son capaces de probar teoremas mediante lenguaje formal y también son capaces de optimizar problemas prácticos de distribución de mercancías, de cosas así, que está utilizando la misma Google, dueño de DeepMind, para sus propios centros de datos. y todavía más recentemente DeepMind tiene otra línea de investigación centrada En lo que ellos llaman razonamiento y descubrimiento con sistemas como AI Ecoscientist y Gemini 3, el módulo que llaman de DeepThink, pensamiento profundo, que no se centran ya solamente en explorar el espacio de soluciones de un problema concreto, sino que…
Significado #1 · Palabras #1
Juan Carlos Gil reflexiona sobre el impacto de AlphaGo y sus derivados, destacando cómo una combinación de técnicas permite abordar problemas científicos con un gran número de posibilidades.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #16alpha go y sus derivadosredes neuronales busca avanzadaaprendizaje automático problemas científicosespacios combinatoriales gigantescos…decías la semana pasada, y yo creo que el asunto Go, el asunto juego, con Alberto y con María, pues se lo cubrimos muy bien, pero quizá nos quedamos un poquito cortos. Bueno, a mí lo que me particularmente es el impacto que ha tenido Alfago y sus nietos, ¿no? En mi opinión, de cómo una combinación de técnicas, ya lo mencionábamos, redes neuronales, busca avanzada y aprendizaje automático, pues podía navegar espacios combinatoriales gigantescos que a la postre aparecen en muchísimos problemas científicos en los que a veces entendemos las reglas del problema, pero son intratables o muy lentos de investigar, pues porque el número de posibilidades es enormísimo, ¿no? y uno de esos problemas combinatorialmente intratables es el famoso plegamiento de proteínas. Muy rápido, sí, las proteínas son las piezas fundamentales de la vida. Antes hablábamos de ácidos nucleicos que son los que llevan el mensaje para cómo codificar las…
Juan Carlos Gil compara la resolución de problemas científicos como el plegamiento de proteínas con otros, como el juego Go, destacando que AlphaFold se beneficia de tener información completa.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #14alphafold y secuencia completa de aminoácidosproblemas información completa como alphafoldclima sistema con información incompletavalidación del trabajo de alphafold…y de esta forma navegar el gigantesco espacio de posibilidades de la forma en la que se puede plegar una proteína de forma no tan diferente a como Alfago navegaba el tablero este de 19 por 19 casillas pero no todos los problemas en ciencia son iguales. AlphaFold funciona en un entorno relativamente sencillo porque tenemos la secuencia completa de los aminoácidos y además tenemos una base de datos de estructuras previamente resueltas contra las que podíamos validar el trabajo de AlphaFold. En ese sentido, es de alguna forma o al menos semejante a los problemas que se llaman de información completa. Sabemos que estamos buscando y sabemos cómo validarlo. El Go es otro ejemplo de problema de información completa. Pero en otros sistemas de interés científico, como el clima, claramente trabajamos con información incompleta. Hay datos ruidosos, hay dinámicas caóticas y así, aún así, y pregunté sobre ello explícitamente a Colley. En la entrevista, DeepMind también ha desarrollado otro nieto de AlphaGo que se llama GraphCast, que en lugar de resolver las ecuaciones de la atmósfera con enormes supercomputadores y simulaciones es capaz de aprender sus dinámicas a partir de datos previos,…
Juan Carlos Gil continúa describiendo las aplicaciones de DeepMind, mencionando Alpha Proof y Alpha Evolve como sistemas que combinan diferentes tipos de inteligencia artificial.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #1 · Palabras #1alpha proof combina inteligencia artificialalpha evolve optimiza distribución mercancías googledeepmind prueba teoremas lenguaje formalgoogle utiliza sistemas deepmind centros datos…una librería que en el módulo de ordenación por lo visto no se tocaba desde hacía 10 años. Estaba todo resuelto hasta que la mejoró ligeramente AlphaDev con un algoritmo que para listas cortas es un 70% más eficaz en CPUs modernas que los mejores conocidos. Algunos otros más recientes como Alpha Proof y Alpha Evolve que combinan distintos sistemas de inteligencia artificial, no uno solo, incluyendo no solo los que he comentado antes sino también modelos de lenguaje son capaces de probar teoremas mediante lenguaje formal y también son capaces de optimizar problemas prácticos de distribución de mercancías, de cosas así, que está utilizando la misma Google, dueño de DeepMind, para sus propios centros de datos. y todavía más recentemente DeepMind tiene otra línea de investigación centrada En lo que ellos llaman razonamiento y descubrimiento con sistemas como AI Ecoscientist y Gemini 3, el módulo que llaman de DeepThink, pensamiento profundo, que no se centran ya solamente en explorar el espacio de soluciones de un problema concreto, sino que…
Francis Villatoro explica cómo la inteligencia artificial se está utilizando para simplificar demostraciones matemáticas complejas y convertirlas en lenguaje comprensible para humanos.
Habla: Francis VillatoroSignificado #17inteligencia artificial simplifica demostracionesdemostración humanamente comprensible alphadevlenguaje humano para demostraciones matemáticas…y te llega una inteligencia artificial y te diga: esto lo he demostrado. Y el verificador automático diga después de cuatro días trabajando: es correcta la demostración, y tú tengas el equivalente a miles de millones de páginas de texto, cuando ya sea Absolutamente inviable, porque ahora mismo se están usando inteligencias artificiales para tratar de simplificar esas demostraciones y transformarlas a lo que llaman lenguaje humano, demostración humanamente comprensible. Pero cuando llega un momento en el que muchas demostraciones sean tan largas que sea incluso imposible de entender por un humano dedicado toda su vida a entender esas demostraciones. ¿Qué haremos con esas demostraciones? ¿Nos las creeremos? Porque el demostrador automático no nos va a aportar placer, el placer de la comprensión, porque yo ahora mismo, claro, yo no me he estudiado en detalle la demostración de Andrew Wiles del último…